poly2=PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly2=poly2.fit_transform(X_train) r_poly2=LinearRegression() r_poly2.fit(X_train_poly2,y_train) poly2=r_poly2.predict(xx_poly2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. classPolynomialFeatures(BaseEstimator,TransformerMixin): """Generate polynomial and interaction...
简介:ML之LiR&2PolyR:使用线性回归LiR、二次多项式回归2PolyR模型在披萨数据集上拟合(train)、价格回归预测(test) 输出结果 设计思路 核心代码 poly2 = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly2 = poly2.fit_transform(X_train) r_poly2 = LinearRegression() r_poly2.fit(X_train_poly2, y_train) ...
ML之LiR&2PolyR:使用线性回归LiR、二次多项式回归2PolyR模型在披萨数据集上拟合(train)、价格回归预测(test) 输出结果 设计思路 核心代码 poly2 = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly2 = poly2.fit_transform(X_train) r_poly2 = LinearRegression() r_poly2.fit(X_train_poly2, y_train) poly...
2poly = PolynomialFeatures(degree=n) # n 表示最高项的次数 这里degree参数指定了要生成的多项式的最高阶数，例如，如 果degree=2，那么除了原始特征外，还会生成所有二次组合特征（如 x^2, xy, y^2 等，假设x 和y 是你的特征）。2.fit_transform 方法：Python 1X_poly = poly.fit_transform(X)o fit...
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2) #对特征矩阵进行多项式转换 X_poly = poly_features.transform(X) 在上面的代码中,我们首先生成了一个包含100个样本和1个特征的回归数据集。然后,我们创建了一个多项式特征转换器poly_features,并将其degree参数设置为2,表示将原始特征进行2次多项式转换。最后,我们使用...
ML之LiR&2PolyR:使用线性回归LiR、二次多项式回归2PolyR模型在披萨数据集上拟合(train)、价格回归预测(test) 输出结果 设计思路 核心代码 poly2 = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly2 = poly2.fit_transform(X_train) r_poly2 = LinearRegression() ...
poly=PolynomialFeatures(degree=2) X_transformed=poly.fit_transform(X) 转换后的特征数据`X_transformed`如下所示: [[1,2,3,4,6,9], [1,4,5,16,20,25], [1,6,7,36,42,49]] 总结 多项式特征转换是特征工程中非常重要的一步,可以帮助我们更好地捕捉特征之间的非线性关系。`poly_features.transform...
在scikit-learn中,我们可以通过PolynomialFeatures(degree=n)来指定多项式的阶数n。 2. 然后,我们调用PolynomialFeatures对象的fit_transform(x)方法,对输入的特征矩阵x进行多项式转换。这个方法会将输入的特征矩阵x转换为包含所有特征的多项式组合的新特征矩阵。 3. 最后,我们可以使用转换后的特征矩阵来训练模型,进行多项式...
_power_matrix(30, 2, False) # Ctrl+C after waiting 1m30 This PR: >>> %timeit PolynomialFeatures._power_matrix(3, 2, False, False) 1000 loops, best of 3: 337 us per loop >>> %timeit PolynomialFeatures._power_matrix(10, 3, False, False) 100 loops, best of 3: 9.73 ms per ...
poly2 = PolynomialFeatures(degree=2) X_train_poly2 = poly2.fit_transform(X_train) r_poly2 = LinearRegression() r_poly2.fit(X_train_poly2, y_train) poly2 = r_poly2.predict(xx_poly2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. class PolynomialFeatures(BaseEstimator, TransformerMixin): ...